其實應該叫做指數加權平均梯度下降法。 ...
梯度下降法作為一種反向傳播算法最早在上世紀由geoffrey hinton等人提出並被廣泛接受。最早GD由很多研究團隊各自獨立提出來,可大都無人問津,而hinton做的研究完整表述了GD方法,同時hinton為自己的研究多次走動人際關系使得其論文出現在了當時的 nature 上,因此GD得到了第一次面向大規模受眾的介紹。這為后面各種改進版GD的出現與 世紀深度學習的大爆發奠定了最重要的基礎。 P ...
2019-10-06 18:33 1 596 推薦指數:
其實應該叫做指數加權平均梯度下降法。 ...
一、梯度下降法 1.什么是梯度下降法 順着梯度下滑,找到最陡的方向,邁一小步,然后再找當前位,置最陡的下山方向,再邁一小步… 通過比較以上兩個圖,可以會發現,由於初始值的不同,會得到兩個不同的極小值,所以權重初始值的設定也是十分重要的,通常的把W全部設置為0很容易掉到局部最優 ...
在此記錄使用matlab作梯度下降法(GD)求函數極值的一個例子: 問題設定: 1. 我們有一個$n$個數據點,每個數據點是一個$d$維的向量,向量組成一個data矩陣$\mathbf{X}\in \mathbb{R}^{n\times d}$,這是我們的輸入特征矩陣 ...
梯度下降(Gradient descent) 在有監督學習中,我們通常會構造一個損失函數來衡量實際輸出和訓練標簽間的差異。通過不斷更新參數,來使損失函數的值盡可能的小。梯度下降就是用來計算如何更新參數使得損失函數的值達到最小值(可能是局部最小或者全局最小)。 梯度下降計算流程 假設 ...
轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/Peyton-Li/ 在求解機器學習算法的優化問題時,梯度下降是經常采用的方法之一。 梯度下降不一定能夠找到全局最優解,有可能是一個局部最優解。但如果損失函數是凸函數,梯度下降法得到的一定是全局最優解 ...
最陡下降法(steepest descent method)又稱梯度下降法(英語:Gradient descent)是一個一階最優化算法。 函數值下降最快的方向是什么?沿負梯度方向 d=−gk">d=−gk ...
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在求解機器學習算法的模型參數,即無約束優化問題時,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一種常用的方法是最小二乘法。這里就對梯度下降法做一個完整的總結。 1. 梯度 在微積分里面,對多元函數的參數求∂偏導數,把求得的各個參數的偏導數以向量的形式 ...